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变速中的“时间插值”选择

一、定义 插值 是指在两个已知值之间填充未知数据的过程 时间插值 是时间值的插值 二、分类与比较 三、tip 光流法虽然很好，但是限制也很大，必须要 对比非常大 的画面，才能够实现最佳的光流效果，否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂的光流升格，可以实现非常炫酷的画面。 光流能够算帧，但是实际上拍摄的时候还是 要尽可能拍最高的帧率 ，这样的话，光流能够有足够的帧来进行分析，来实现更加好的效果。...帧混合更多的用在快放上面。可实现类似于动态模糊的感觉，视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑中那些关于变速的技巧！】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速的时间插值方式核心原理，你懂吗？】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑的持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html

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    性能测试概念

    它涉及模拟真实世界中的用户行为、请求和负载，以便测量系统在不同条件下的响应时间、吞吐量、并发用户数和资源利用率等性能指标。...并发数 = QPS * 平均响应时间技术上提升压力的方式多进程：启动多个进程，每个进程虽然只有一个线程，但是多个进程可以一起执行多个任务。...一个线程挂掉将导致整个进程挂掉 进程占优分布式 适应于多核、多机分布 ;如果一台机器不够，扩展到多台机器比较简单适应于多核分布 进程占优性能指标分位值在性能指标中...它表示 99%的观测值低于该值，仅有 1%的观测值高于该值。P99 用于衡量系统在高负荷或异常情况下的性能，它通常代表较高的延迟或较差的响应时间。...总之，这些分位数可用于衡量系统性能的不同方面，包括典型情况下的性能、高负载情况下的性能以及极端情况下的性能。选择使用哪些分位数取决于具体的需求和关注的性能指标。总结性能测试相关概念性能指标分位值

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    机器学习回归模型的最全总结！

    结果就是系数估计值不稳定 5.在多个自变量的情况下，我们可以使用向前选择法，向后剔除法和逐步筛选法来选择最重要的自变量。 2....在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。 要点： 1.它广泛的用于分类问题。 2.逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。...5.自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。然而，在分析和建模中，我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。 6.如果因变量的值是定序变量，则称它为序逻辑回归。...在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。 这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。...使用观测值和预测值之间的一个简单均方差来衡量你的预测精度。 4.如果你的数据集是多个混合变量，那么你就不应该选择自动模型选择方法，因为你应该不想在同一时间把所有变量放在同一个模型中。

    1.8K20

    Prometheus Metrics 设计的最佳实践和应用实例，看这篇够了！

    如对于 HTTP 请求延迟这一指标，由于 HTTP 请求可在多个地域的服务器处理，且具有不同的方法，于是，可定义名为 http_request_latency_seconds 的 SummaryVec，...设置成当前的 Unix 时间戳 SetToCurrentTime() } 常测量对象： 温度 内存用量 并发请求数 ... 2.3 Histogram 定义：Histogram 会对观测数据取样，...然后将观测数据放入有数值上界的桶中，并记录各桶中数据的个数，所有数据的个数和数据数值总和。...Observe(float64) } 常测量对象： 请求时延 回复长度 ...各种有样本数据 具体实现：Histogram 会根据观测的样本生成如下数据： inf 表无穷值，a1,a2,...是单调递增的数值序列...思路1：从需求出发 Google 针对大量分布式监控的经验总结出四个监控的黄金指标，这四个指标对于一般性的监控测量对象都具有较好的参考意义。这四个指标分别为： 延迟：服务请求的时间。

    2.7K71

    AB试验（三）一次试验的规范流程

    ID · 三个维度之间的关系：一个用户可以有多个访问，一个访问可以有多个页面浏览，因此实验单位的颗粒度越来越细，获得的样本量也越来越多 · 经验总结：访问层面和页面层面的单位，比较适合变化不易被用户察觉的...A/B测试，比如测试算法的改进、不同广告的效果等等；如果变化是容易被用户察觉的，那么建议你选择用户层面的单位 三大原则 保证用户体验的连贯性：即A/B测试中的变化是用户可以察觉的，实验单位就需要选择用户层面...实验单位要和评价指标的单位保持一致 再保证前两个原则的前提下，样本要尽可能的多 样本量估算 合适的样本量 样本量不是越多越好：时间成本+试错成本 A/B测试所需的时间=总样本量/单位时间获取样本量。...比如从操作系统维度，去看两组中iOS和Android的用户的比例是否存在偏差，如果是的话那说明原因和操作系统有关 如何分析A/B测试结果 p值法：当P值小于5%时，说明两组指标具有显著的不同。...如果需要考虑成本收益的话，建议选择置信区间法，且要求差值的置信区间范围要比收支平衡时计算的收支平衡要大 总结 从确定目标和假设，到确定评价指标和护栏指标，到确定实验单位，到样本量估算，到随机分组，到测试时间的估算

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    监控数据的采集

    所以有必要检测所有内容，并且合理地收集所有有用的数据。 指标 指标是在特定时间捕获的与系统相关的值 -- 比如当前登陆到Web应用程序的用户数量。...工作指标 工作指标通过系统的输出来获取系统的运行状况。在考虑采集工作指标时，通常可以将这些指标分成四类： 吞吐量：系统在单位时间内完成的工作量。吞吐量通常用绝对数值（非百分比这样的相对数）记录。...swap使用率 （通常观测不到） 通常观测不到 微服务 每个请求服务线程忙的平均时间百分比 请求数量 服务抛出异常 服务可用时间的百分比 数据库 每个连接繁忙的平均时间百分比 排队中的查询 内部错误，...观测复杂系统需要全面指标 收集具有足够粒度的指标，以显示重要的峰值和下降。具体的粒度和监控的系统，采集的成本和指标变化之间的持续时间有关。...不同的指标可能有不同的采集粒度，内存或CPU可以以秒为粒度统计，能耗可以用分钟为粒度统计。 要最大化数据的价值，需要标记具有多个范围的指标和事件，并将其保留至少15个月

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    Prometheus Metrics 设计的最佳实践和应用实例，看这篇够了！

    如对于 HTTP 请求延迟这一指标，由于 HTTP 请求可在多个地域的服务器处理，且具有不同的方法，于是，可定义名为 http_request_latency_seconds 的 SummaryVec，...会对观测数据取样，然后将观测数据放入有数值上界的桶中，并记录各桶中数据的个数，所有数据的个数和数据数值总和。...Observe(float64) } 常测量对象： 请求时延 回复长度 ...各种有样本数据 具体实现：Histogram 会根据观测的样本生成如下数据： inf 表无穷值，a1,a2,...是单调递增的数值序列...思路1：从需求出发 Google 针对大量分布式监控的经验总结出四个监控的黄金指标，这四个指标对于一般性的监控测量对象都具有较好的参考意义。这四个指标分别为： 延迟：服务请求的时间。...func body ... } 优点： 上层调用函数处完全不用修改 适用于所有函数的测量 缺点： 有点滥用 defer 侵入式设计，具有一定的耦合度 >>>> 5.3 目前 IPAMD 的指标收集实现方案

    3.7K40

    Opentelemetry Metrics API

    ValueRecorder指标默认使用TBD issue 636 聚合。 ValueObserver指标默认使用LastValue 聚合。这种聚合会持续观测最后一个值，及其时间戳。...通过instrument捕获的metric事件包含： 时间戳(隐式) instrument定义(名称，类型，描述，度量单位) 标签集(key和value) 值(有符号整数或浮点数) 启动时与SDK相关的资源...当一个instruments和标签集观测到多个值时，会采用最后一个观测到的值，并丢弃之前的值，不会返回错误。...不观测某个标签集意味着其对应的值不再是当前值。如果在采集间隔中未观察到Last Value，则该值将不再是当前的值，因此该值将变得不确定。...当一种instrument的一组观测值加起来是一个整体时，那么可以使用观测值除以相同间隔内采集的的观测值之和来计算其相对贡献。

    2.9K30

    时间序列损失函数的最新综述！

    在处理时间序列预测问任务时，损失函数的选择非常重要，因为它会驱动算法的学习过程。以往的工作提出了不同的损失函数，以解决数据存在偏差、需要长期预测、存在多重共线性特征等问题。...时间序列数据与一般基于回归的数据略有不同，因为在特征中添加了时间信息，使目标更加复杂。...时间序列数据具有以下组成部分 level：每个时间序列都有一个 base level，简单的 base level 的计算可以直接通过对历史数据进行平均/中位数计算得到； 周期性：时间序列数据也有一种称为周期性的模式...它通过从实际值减去预测值的绝对值除以实际值来计算每个时间段的平均绝对百分比误差百分比。由于变量的单位缩放为百分比单位，因此平均绝对百分比误差（MAPE）广泛用于预测误差。...该变量具有观测范围的归一化 RMSE（NRMSE），它将 RMSE 连接到观测范围。

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    开源监控系统 Prometheus 最佳实践

    指标命名的整体结构是 name_unit_suffix , 符合正则[a-zA-Z*][a-zA-Z0-9_]\* name: name 要做到望文生义, 类似变量名, 应具有良好的可读性....unit: 指标名可以带上单位, 如 request_bytes_total , request_latency_seconds； 值总是使用基本单位, 如 秒/米/字节, 单位展示可读性的事情则交给...指标 label label 对于多维监控非常有用，一个指标的基数是指标中所有 label 枚举值组合的笛卡尔乘积. 一个进程中一个指标一千的基数是合理的上限。...一个进程的总基数是所有指标的基数之和, 一个进程一万总基数是合理的上限，因此: label 中不适合放 用户 ID/设备 ID/URL 参数 等高基数的值....单个 label 值不超过 128 个字符； 避免一个指标过多的 label 组合, 不必要的组合 label 可以拆解为多个指标, 以便降低指标基数, 提高该指标的查询性能.

    1.7K60

    可观测性神器之 Micrometer

    Metrics(指标)： 指标是在时间间隔内测量的数据的数字表示。指标可以利用数学建模和预测的力量来获取系统在当前和未来一段时间内的行为知识。...开发入门 依赖 Micrometer 包含一个带有检测 SPI (Service Provider Interface 一种扩展机制）的核心库和一个不将数据导出到任何地方的内存中实现，一系列具有各种监控系统实现的模块...组合注册表CompositeMeterRegistry： micrometer-core依赖中提供了一个CompositeMeterRegistry可以添加多个注册表的工具，让您可以同时将指标发布到多个监控系统...DistributionSummary**（分布摘要跟踪事件的分布）：** 它在结构上类似于定时器，但记录的是不代表时间单位的值。例如，您可以使用分布摘要来衡量到达服务器的请求的负载大小。...TimeGauge**（跟踪时间值的专用量规）：** TimeGauge是一个跟踪时间值的专用量规，可缩放到每个注册表实现所期望的基本时间单位。 不同的仪表类型会产生不同数量的时间序列指标。

    1.6K60

    开源监控系统 Prometheus 最佳实践

    指标命名的整体结构是 name_unit_suffix , 符合正则[a-zA-Z*][a-zA-Z0-9_]\* name: name 要做到望文生义, 类似变量名, 应具有良好的可读性....unit: 指标名可以带上单位, 如 request_bytes_total , request_latency_seconds； 值总是使用基本单位, 如 秒/米/字节, 单位展示可读性的事情则交给...PART THREE 指标 label label 对于多维监控非常有用，一个指标的基数是指标中所有 label 枚举值组合的笛卡尔乘积. 一个进程中一个指标一千的基数是合理的上限。...一个进程的总基数是所有指标的基数之和, 一个进程一万总基数是合理的上限，因此: label 中不适合放 用户 ID/设备 ID/URL 参数 等高基数的值....单个 label 值不超过 128 个字符； 避免一个指标过多的 label 组合, 不必要的组合 label 可以拆解为多个指标, 以便降低指标基数, 提高该指标的查询性能.

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    AB实验相关流程

    一、选取实验指标 一个实验只能有一个核心指标，可以有多个观测指标。 核心指标是用于判断该实验是否显著，观测指标用于判断该实验对其余指标的影响。...另外，可以设反向指标，以观测该实验是否会带来一些负面影响。 二、建立实验假设 针对实验要提升的核心指标，我们可以做出不同的假设，如何修改可能会提升指标。 然后就是建立零假设和备择假设。...2）设备粒度 以一个设备标识为实验单位。相比用户粒度，如果一个用户有两个手机，那么也可能出现一个用户在两个分桶中的情况，所以也会造成数据不置信的情况。...八、数据统计 绝对值指标推荐用T检验，相对值指标推荐用Z检验。 需要统计的结果：diff、p值、置信区间 1）算P值 也就是算当零假设成立时，观测到样本数据出现的概率。...看MDE最⼩检测效应（实验能够统计的最⼩差异粒度） 需要看当前的mde是否⾜够⼩： 如果⼤于我们的最⼩提升预期值，则说明ab试验的灵敏度不够，可以延⻓试验时间，让更多的样本量进来 如果⼩于我们的最⼩提升预期值

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    揭秘可观测利器：腾讯云 APM 深度融合 OpenTelemetry 和 Prometheus，助力高效指标采集与处理

    指标转换原理 OpenTelemetry 旨在构建与语言无关，支持多种编程框架以及多种可观测平台的统一标准，所以在通过 OpenTelemetry 方案上报指标数据的应用场景中，Prometheus 并不是唯一的指标存储平台选择...元数据部分包括了指标名、描述和单位等信息；而数据部分支持多种数据类型，根据不同的数据类型，会带上相关的属性信息，并包含一系列带有时间戳和标签的数据点。...，相当于在指标流中随着时间的推移记录每个间隔时间段的数据增量。...Prometheus 指标模型 Prometheus 指标数据流转的基本单位是时间序列（Time-Series）。...注意：由于两种数据模型并不是完全一致，在转换为 Prometheus 指标的过程中，OpenTelemetry 指标中的部分信息将被忽略，其中包括开始时间（StartTimeUnixNano）、单位（Unit

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    超强，必会的机器学习评估指标

    可用于比较不同模型的性能。假设误报和漏报具有相同的成本。非技术利益相关者难以解释，因为它需要了解 ROC 曲线。可能不适合具有少量观测值的数据集或具有大量类别的模型。...概括：修改 R 平方，调整模型中预测变量的数量，使其成为比较具有不同预测变量数量的模型性能的更合适的指标。对目标变量的规模不太敏感，这使得它更适合比较不同模型的性能。...错误的成本：考虑到误报和漏报在您的应用中可能带来的后果不同，选择能够恰当反映这些错误影响的指标十分重要。...真阳性率与误报的平衡：若要在提高真阳性率的同时降低误报，考虑AUC作为评估标准可能更为合适。3.3 评估多个指标为了获得模型性能的全面视图，建议同时考虑多个指标。...评估多个指标：为了全面了解模型的性能，建议同时评估多个指标，包括精确度、召回率、F1分数（分类任务），以及MAE、MSE、MAPE（回归任务）。

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    【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必学模型: ARIMA超详细讲解

    优点：适用于具有季节性模式的时间序列数据。缺点：参数选择和估计的复杂性较高，需要较多的历史数据。...它具有两个基本假设，即当前状态仅取决于前一个状态，并且观测值仅取决于当前状态。 优点：适用于具有潜在隐状态的时间序列数据，能够进行状态的预测和估计。...无自相关：在理想的MA模型中，不同时间点的观察值之间没有自相关性。这意味着过去的值不能用来预测未来的值，除非你考虑到了白噪声项。...确保数据是连续的，并处理任何缺失值或异常值。 平稳性检验：通过绘制时间序列图，自相关图及其单位根检验观察数据的整体趋势、季节性和噪声。这将帮助我们选择合适的ARIMA模型参数。...模型预测：使用训练好的ARIMA模型进行未来时间点的差分预测并通过逆差分得到目标数据。可以通过逐步预测或一次性预测多个时间点。

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    降低观测性成本的自建方法

    例如，Prometheus 的查询日志可以告诉您运行次数最多的查询是什么，因此也可以知道最重要的时间序列指标是什么。 在实践过程中，您可能希望扩展上述类别，因为您的组织无疑有许多不同的数据使用场景。...如果日志中只有有限的有用字段，可以考虑将它们转换为时间序列指标，并从存储中删除原始日志。与日志相比，指标的大小更小，存储成本也更低。...这些指标具有许多不同值的标签，例如支持数百万用户的 IP 地址指标。标签下的每个不同值都提供了一种查询数据的方式。这会降低查询速度，增加成本，并导致更长时间的中断。...相对于单个具有大量高基数和高维度标签的时间序列，更应该使用多个不同的简单时间序列。 为避免高基数，团队可以聚合指标以减少标签，删除不必要的标签或生成更小的低基数指标。...在选择可观测供应商时需要考虑的因素 在评估 SaaS 可观测性选项时，成本优化将因供应商、其架构以及在其专有系统中生成见解的方式而有所不同。 以下是一些选择具有成本效益的解决方案的技巧。

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    评价模型数据挖掘之评价模型

    缺点： 要求样本数据且具有时间序列特性；只是对评判对象的优劣做出鉴别，并不反映绝对水平，故基于灰色关联分析综合评价具有“相对评价”的全部缺点。...适用范围： 对样本量没有严格要求，不要求服从任何分布，适合只有少量观测数据的问题；应用该种方法进行评价时，指标体系及权重分配是一个关键的题，选择的恰当与否直接影响最终评价结果。...因此，一般来说，人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况。 优点： 神经网络具有自适应能力，能对多指标综合评价问题给出一个客观评价，这对于弱化权重确定中的人为因素是十分有益的。...在以前的评价方法中，传统的权重设计带有很大的模糊性，同时权重确定中人为因素影响也很大。随着时间、空间的推移，各指标对其对应题的影响程度也可能发生变化，确定的初始权重不一定符合实际情况。...在对学习样本训练中，无需考虑输入因子之间的权系数，ANN通过输入值与期望值之间的误差比较，沿原连接权自动地进行调节和适应，因此该方法体现了因子之间的相互作用。

    2.7K31

    【技术】SPSS因子分析

    【一、概念】 探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。通俗点：因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。...因子分析是一个不错的选择，5 个指标即为我们分析的对象，我们希望从这5个可观测指标中寻找出潜在的因素，用这些具有综合信息的因素对各地区进行评价。...因为参与分析的变量测度单位不同，所以选择“相关矩阵”，如果参与分析的变量测度单位相同，则考虑选用协方差矩阵。经常用到碎石图对于判断因子的个数很有帮助，一般都会选择该项。...关于特征值，不想解释太多，这和显著性水平一样，都是统计学的一个基本概念。一般spss默认只提取特征值大于1的因子，但，我还可以通过自定义设置需要提取的因子个数。...2、因子方差表 提取因子后因子方差的值均很高，表明提取的因子能很好的描述这 5 个指标。方差分解表也表明，默认提取的前两个因子能够解释 5 个指标的 93.4%。

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